刚好看到这篇科技业的朋友的发文，说认为人工智能还有工业4.0很烧钱云云，
文末一直提到很烧钱很烧钱很烧钱很烧钱，
然后说各国已经做很多了，我们落后很多怎么追得上？
上述的这种说法岂不就是台湾大部分公司莫视研发只想赚轻松钱，
导致竞争力输给国外的心态吗XD 看了觉得蛮好笑的，你真的在科技业？
贵司没在烧钱研发吗？
我这五年来经历了自动化产业、IC设计产业、最后回到高雄传统重工制造业，
从研发的角度亲眼见到了资讯科技对于制造业的好处，
你说的AI大数据应用非常非常之片面，可以说是外行看内行，
从AI的角度来说，对制造业很大的影响，我所体认到的就是产品瑕疵的检测，
过去产品瑕疵的检测需要用人力，或者客制算法来达成这目的，
而即使用算法来做，也会因为环境或者产品的一些变化而使瑕疵检测失败。
AI在影像的辨识上，透过深度学习，将产品瑕疵检测推升到一个新的领域，
从此操作人员就算不懂影像辨识，他也可以透过框选来辨识此类瑕疵，
即使有光线变化或者瑕疵的变形也不容易辨识失败，
透过AI让瑕疵检测的可用性提高，可以提升各种制造业的良率，
使产品具有竞争力，进而提升产品价值，也因此有机会改善低薪。
此外就大数据于制造业来说，重工业制造牵扯许多参数，
有时候一个制程上面摆放了几千个传感器都有可能，
过去是用人眼观察，或者是一些简单的算法判断是否有异常产生，
但由于算法是由人类所设计，有些侷限无法面面俱到，
透过大数据与AI的结合，可以带来的效果就是：
1. 在故障或者异常发生前即可发现，并且警示相关人员进行维护，
2. 借此优化制程，减少污染，这在高雄这个重工业密集的地方非常重要，
数据中心要占地好几个大巨蛋这说法我都快笑死了，
你用全球性产业的公司如GOOGLE来比喻这种在地公司，
你真的是科技业？？？ 一家在地公司的数据再怎样也不会超过一栋大楼，
而且数据中心的支出也跟政府无关，都是公司内自己的成本支出呗。
上述这些都是现在进行式，而非陈其迈或者韩国瑜提出才在做，
你要抨击研发烧钱，或者是AI大数据无用之前，
请先多了解相关技术与在地产业的现况再出来说，不然看完这篇文章真的觉得很好笑。
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附带一提，两年前我曾经面试高雄的视觉算法开发工程师，
询价结果至少有65K up，身边大学五年前在高雄就能取得6XK这薪水，
高薪不是没有，只是看你能力是否相符可以拿得到，能力不足就去学就是了...
我也是这样一路学过来的。
薪水问题也不是换市长就有效，而是要看你老板是哪位，以及所在产业，
某些公司在新竹薪水也有水准之上，但在高雄也是开个3XK，
但是换了市长，市长能叫这些公司调整薪水吗？
与期期待四年换市长，不如投资这四年在自己身上比较实在。
朝着传产升级的路线前进，让已经有相关经验的软件开发人员回流，
这是对高雄现况以及长期发展最好的解法，
除可提升研发人员薪资之外，也能降低污染，减少重工业的人员伤亡。
盖啥性爱摩天轮开赌场挖石油这些"快钱"，根本是无视高雄固有产业的政策。
※ 引述《changzon (changzon)》之铭言：
: 因为刚好看到有一篇有一位113相关的学生
: 贴出高雄车票
: 提到说他可能会投陈 因为对科技业是有帮助
: 因此来发个一篇
: 哈囉 我没高雄投票权 路人甲路过
: 科技业113你好
: 我不知道你是否还在学 刚好我也是科技业
: 就我所知呢？
: 单看政见 在学科技人也许会很哈陈
: 工业4.0 AI 大数据 产业链
: 包括我在内 一开始是被吸引到的
: 所有的东西 就是不论是研究所或大学
: 现在你的老板教授 说的最新的东西
: 世界的趋势
: 首先聊聊AI好了
: 人工智能
: AI可以干嘛 可以帮你算任何东西
: 例如车子的整体结构 经由AI算完 直接变成一个颠覆你工程师想像的造型 但完全钢性韧
: 性够强
: 光栅结构计算 让你光传输过去完全跟你以前想的不一样 而且中间传输构造是乱七八糟的
: 纹路 无轨迹可循 但效能更好
: 人脸辨识系统 这个大家都知道有什么用 大陆的监视器系统就是这个 不用人去监控人 而
: 是用AI监控
: 我上述所说的 不是10-20年后发生的事
: 而是现在进行式 是已经有做出来
: 其中光栅那个MIT也有发文章在国际期刊
: 什么是大数据？
: 就是所有的资讯数据量 因为现在资讯爆炸 人手一只手机 未来通讯量会暴增 blablabla.
: ...
: 很不想聊这个 怕看的太乏味
: 简单来说未来你生活中所有的资讯都会送到一个地方 云端（机房）透过那边收发你的数
: 据出去
: （数据中心占地相当大 怎么说呢 大概4-5个大巨蛋这么大 这中国 美国已经都有盖好的
: 东西）
: 而未来希望如何来处理你这些庞大数据呢？
: 这些庞大数据怎么应用？
: 会用AI帮你来算所有的数据量 而且用单纯程式没办法算 一定要用人工智能 因为数据量
: 太庞大 让电脑自己学习自己运算
: 我举个例好了
: 高雄选举
: 1.传统作法 把所有数据拿出来
: 各年龄层喜好的议题是什么？
: 竞选该放什么歌？在什么时候放影片上去？
: 统独议题该什么时候提出？人民喜好？
: 等等...数据全部拿出来 开会讨论看趋势
: 这还是比较新型态的选举方式了
: 2.智能作法 所有数据输入电脑
: 放给AI跑 过去的选举模式如何胜选 投票年龄层 简单说你给他所有参数输入进去 越详尽
: 越好
: 然后AI直接告诉你选举怎么打
: WTF?认真？是的 没错 这才是AI
: 当然现在它不会叫你怎么做啦 也许是你什么时候放片 或者大部分选民喜欢台独或统一
: 他可以告诉你百分比之类的
: 而工业4.0呢是什么？之前有人讲过 没错！
: 就是百工百业你的生活周遭全部都出现AI
: 并且完全的结合紧密
: 工业4.0革命时代即到来！！！
: 好了 这是不是很棒 该让我们会到现实生活了
: 上述的东西真的很棒 而且真的是未来的趋势
: 但是很抱歉
: 这是芭乐票！
: 为什么？首先你要知道目前所谓的AI 大数据 工业4.0 是落后多少吗？
: 美国中国他们砸了多少钱在上面吗？
: 你怎么追上落后的这几年
: 科技不是你喊一喊就会赶上了
: 要烧钱 要有技术
: 你台湾怎么做到？喊喊口号吗？
: 陈提出来的开发金额是零头
: 而且研发你知道要什么吗？要烧钱
: 台湾有多少公司愿意烧钱进去研发的
: 哪一家不是抄抄抄 costdown
: 光现在工研院的机台怎么跟国外一流单位比
: 台湾有盖数据中心？
: 我再说一次 这个是中央政策 工业4.0绝对没有这么简单 要烧很多很多很多钱
: 花妈花的3000亿是零头
: 我可以很肯定的跟你说 台湾要达成工业4.0
: 绝对超过3000亿 还有可能做不出来
: 最好笑的是你还得看是哪家公司做的
: 因为你永远不知道他做这个
: 到底是研发还是炒股票